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Enregistrement W2912515956 · doi:10.1016/j.gerinurse.2019.01.004

Frailty as a predictor of future falls in hospitalized patients: A systematic review and meta-analysis

2019· review· en· W2912515956 sur OpenAlexfundno aff
Xiuyan Lan, Hong Li, Zijuan Wang, Ying Chen

Notice bibliographique

RevueGeriatric Nursing · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Social FundNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNIHR Oxford Biomedical Research CentreHealth and Social Care Research and Development DivisionNational Health and Medical Research CouncilEconomic and Social Research CouncilMedical Research CouncilGillings School of Public HealthNational Institutes of HealthVetenskapsrådetKuwait UniversityUnitatea Executiva pentru Finantarea Invatamantului Superior, a Cercetarii, Dezvoltarii si InovariiNational Institute of Child Health and Human DevelopmentFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisState Government of VictoriaChina Medical UniversityPublic Health AgencyConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorDepartment of Biotechnology, Ministry of Science and Technology, IndiaCouncil for the Development of Social Science Research in AfricaUniversity of BristolAutoritatea Natională pentru Cercetare StiintificăInstituto de Salud Carlos IIINational Natural Science Foundation of ChinaUniversity of CalgaryUniversity of MelbourneHealth Research Council of New ZealandUniversity of New South WalesUniversiti Kebangsaan MalaysiaEuropean Regional Development FundKing's College LondonBrien Holden Vision InstituteThe Wellcome Trust DBT India AllianceNational Research FoundationNational Institute for Health and Care ResearchKasturba Medical College, ManipalEngineering and Physical Sciences Research CouncilNational Institute for Health Research Health Protection Research UnitDeakin UniversityUniversität HeidelbergPublic Health EnglandNational Authority for Scientific Research and InnovationEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentBHF Centre of Research Excellence, OxfordNational Institute of Mental HealthDanmarks GrundforskningsfondMinistério da Ciência, Tecnologia e Ensino SuperiorWellcome TrustComunidad de MadridMinisterio de Ciencia, Innovación y UniversidadesXiamen UniversityDepartment of Science and Innovation, South AfricaMinistério da SaúdeChief Scientist Office, Scottish Government Health and Social Care DirectorateBritish Heart FoundationBundesministerium für Bildung und ForschungKing's College Hospital NHS Foundation TrustPublic Health Agency of CanadaFred Hollows FoundationScottish GovernmentMinistero della SaluteQueensland HealthUnited States Agency for International DevelopmentFundação para a Ciência e a TecnologiaBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMeta-analysisMedicineConfidence intervalCINAHLCochrane LibraryOdds ratioHazard ratioMEDLINEScopusInternal medicineFalls in older adultsPoison controlInjury preventionEmergency medicinePsychiatryPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aims of this review were to identify prospective studies examining associations between frailty and falls and to combine the risk measures to synthesize pooled evidence on frailty as a predictor of falls. A systematic literature search was conducted through Embase, Scopus, PubMed, CINAHL Plus, and the Cochrane Library for studies published from inception through May 2018. Odds ratios (OR) and hazard ratios (HR) extracted from the studies were combined to synthesize pooled effect measures using random-effects or fixed-effects models. Six studies involving 3881 hospitalized patients were included in this study. Frailty was found to be significantly associated with future falls among three studies with OR (pooled OR = 1.323, 95%confidence interval = 1.137-1.538, P < 0.000) and three studies with HR (pooled OR = 1.890, 95%confidence interval = 1.456-2.453, P < 0.000). Frailty was a significant predictor of future falls in hospitalized patients. Paying more attention to frailty may lead to lowering fall risks.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,024
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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